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2025年5月29日，由中國汽車工程學會汽車大數據應用分會、北京理工大學聯合主辦的“2025汽車大數據應用產業大會暨中國汽車工程學會汽車大數據應用分會成立大會”在北京亦莊隆重召開。大會以“數智驅動 擎啟新章”為主題，聚焦汽車大數據在電動化、智能化、網聯化轉型中的核心作用。

大會專題報告環節，同濟大學汽車學院副教授孔德洋以《汽車大數據在汽車營銷中的應用》為題，從汽車營銷的發展階段、大數據類型，汽車大數據營銷的應用場景、典型案例以及面臨的挑戰與發展趨勢多方面展示了在數字經濟背景下汽車營銷領域發生的改變，并介紹了在參編《汽車大數據技術發展報告》過程中的工作與成果。

同濟大學汽車學院副教授孔德洋

以下為演講回顧：

各位領導，各位嘉賓，下午好！

我是來自同濟大學汽車學院的孔德洋。今天我要分享的報告題目是《汽車大數據在汽車營銷中的應用》。

上午我們共同見證了中國汽車工程學會汽車大數據應用分會的成立，同濟大學也有幸參與了由汽車大數據應用分會牽頭組織的《汽車大數據技術發展報告》編寫，同濟大學負責營銷板塊的工作，所以報告中有些內容是我們前期做的工作，可能不太成熟，借這個機會，請各位專家提出批評。

先講一個整體背景，當前我國汽車市場尤其是新能源汽車市場是在持續增長，但增長背后有兩個不容忽視的問題，一個是我國品牌和車型數量比較多，品牌數是可以查到的，車型數大概推算每個品牌有8-10個，把中國和美國進行對比來看，我國的品牌與車型數量都太多了，這就說明競爭十分激烈。引發與之關聯的問題就是行業整體虧損面比較大，雖然近幾年有一些車企扭虧為盈，但總體虧損還是很嚴重。

全球汽車產業也正在經歷電動化、智能化、互聯化的深刻變革，數字化轉型是大勢所趨，在這樣的背景下，在營銷領域，大數據技術的應用成為營銷模式創新的核心引擎。當前市場快速增長但是競爭又比較激烈的情況下，車企需要通過數據洞察用戶的需求，當然也包括產品優化設計和提升用戶體驗，來應對市場競爭和政策的變化。

另外，大數據技術正在顛覆以經驗驅動的傳統營銷模式，轉向精準化營銷。具體表現是，車企或者行業公司，整合了用戶的行為數據，包括車輛狀態數據，還有市場環境的多維度數據，從營銷角度對營銷全鏈路活動帶來一些新的變化。比如說從營銷戰略和目標的制定，到信息傳遞，包括最后溝通方式的轉型，都會發生變化。從大數據角度講能夠帶來整個數據分析和應用效果，提升決策效率。

接下來分五個方面簡要介紹一下內容。

一、汽車營銷的發展（階段）

第一階段，傳統的營銷階段，從時間概念上是從19世紀末到20世紀中葉，從汽車營銷啟蒙來講，1983年《科學美國人》雜志對溫頓汽車做了一個最早的汽車廣告，廣告詞是“讓騾子和馬可以消失了”，后來交通工具發生了重要轉變，20年代電視廣告明星代言興起，這個階段以單向傳播為主，媒介物理渠道都是比較傳統的形式。

第二階段，數字化轉型階段，主要從21世紀初開始，有一些典型事件，比如2000年線上購車開啟，2005年車展線上線下互動結合，2010年社交媒體興起，包括特斯拉也開始借助新媒體銷售，這個階段主要特征是從單向傳播開始轉向追求用戶互動。

第三階段，2010年到2020年，數據化驅動階段。這個階段多源數據的使用，進一步拓寬了包括用戶畫像，營銷體系閉環系統構建上。典型事件是AI首次應用于銷售線索評級系統，營銷從經驗驅動轉向數據智能。

第四階段，從現在到將來時，多種數據技術融合重構，最重要的是結合VR技術，追求銷售體驗、用戶體驗，包括多元融合創新銷售。

總體來看，營銷媒介上發生了更多的變化，從單向到雙向互動，到追求用戶體驗，然后到AI技術大數據模型，更多追求價值共創的概念。

二、汽車營銷的大數據類型

關于汽車大數據的定義，從營銷板塊我們做了很多梳理，總體有五維特征。汽車產業本身有特殊性，產業鏈特別長，從縱橫來看，縱向的汽車產業鏈角度各環節都能產生數據，橫向是跨行業的，包括交通、能源、基礎設施等。我們梳理了狹義、廣義、數據結構的概念。掌握數據的人和主體是多樣化的，我認為車企只要掌握了更多的數據，它應該是占有優勢的。

結合營銷板塊我們做了一個框架，從類型、觸點和來源做了一個三維分析框架。從類型來看，分成用戶、產品、公共；從觸點來看，分成私域、公域和商域；從來源來看，分成線上和線下。上午中國汽車工程學會張進華理事長也講了，目前很多數據希望從私域到公域有一個轉變，讓數據能夠共享，我們從數據的分級分類上面也可以做這樣一個區分。

三、汽車大數據營銷的應用場景

為了完成《汽車大數據技術發展報告》，我們對一些車企，包括行業內數字服務公司類的第三方機構，做了線上線下調研，感覺場景特別多也特別雜。后來我們找了一個依據，根據菲利普科特勒5A模型，從認知開始，認知到吸引，用戶產生好奇，到用戶主動問詢信息，到交易達成，到最后把用戶變成品牌或者產品的倡導者、維護者。

按照這個思路我們梳理出前、中、后，全鏈的12個場景，也會在《汽車大數據技術發展報告》研討會上，就這個框架做進一步討論。在12個框架基礎上我們梳理出一些關鍵的應用技術，按照一些維度，比如對駕駛員的重要性，對車企的重要性，對行業的重要性，包括未來發展對技術的依賴程度等等。

四、汽車大數據營銷的典型案例

非常感謝北京新意互動數字技術有限公司提供案例材料，它也是《汽車大數據技術發展報告》的參編單位。作為一家致力于專業的網絡整合營銷傳播服務公司，根據他們自己提出的獨有的Brand4.0理念，結合營銷基本理論，以數字化為核心，提出了一個營銷增長框架。按照用戶里程梳理，在各個階段開發出很多相應的產品矩陣，提出一站式營銷方案。這個矩陣很多，我重點挑兩個：一個是筋斗云工具，汽車大數據營銷的策略支持平臺。還有CDP的客戶數據平臺。

現在已經推出筋斗云6.0版本，基于獨有的Brand4.0理念，做多類型的數據整合。交流初期，他們的數據渠道來源也比較單一，后來通過跟一些機構合作，能夠整合數據資源，提出大數據營銷策略知識平臺。主要應用是兩個方面：一個是市場區隔及用戶畫像，目前比較成熟的是在用戶畫像上，通過筋斗云這個工具有非常好的效果，比如樣本量比原來大100倍以上，有更豐富的畫像標簽以及更多的數據維度，描繪也更立體，不僅有現狀分析，還能夠對每一個用戶對他未來的變化趨勢進行分析。第二個是按照用戶里程在后期做策略驗證和改善上面，相比傳統的方法效率快3倍以上。

CDP，關于客戶數據平臺，有兩個方面的應用：第一個是做精細化運營，對客戶分析最后要達成兩個概念，第一是有效探索是多少，第二是能夠達成用戶試乘試駕。他們和上海兩家新店合作，做品牌精準引流的案例，最后的效果是有效線索率33%，試駕完成率15%。當前行業里，2024年我國汽車行業平均有效線索率，中國汽車流通協會的數據監測應該是百分之十幾，第二個是試駕完成率，2025年有些數據統計，經銷商到店的比例大概不到9%，試駕完成率更低一點，所以這個是有明顯效果的。

五、面臨的挑戰與發展趨勢

關于挑戰很多專家都講到了，我分享一下最近做調研總結的幾個主要困難。第一個，企業對應用場景的需求，目前的效果、投入產出不劃算，企業不運用投入這件事情，應用場景要做進一步調研和需求分析。

第二個是數據質量，比如從采、存、用的角度，現在很多數據是不一致的。我們有很多平臺，很多平臺是為了A目的，但我們是B目的，所以是達不到要求的，可能有數據質量問題，數據缺失問題，但如果為了B目的專門采數據成本又比較高，就遇到數據的流通和共享的問題。

第三個，我們在兩家車企調研，他們也講到一個困難，認為內部部門之間沒有打通，各個系統之間不能統一行動。所以說到數據使用，企業內部都這么困難，從行業來講，各個部門之間怎么打通？還有有些數據有但不能用，涉及到私域數據、數據合規、隱私、保護方面的問題。

將來的方向第一是區塊鏈技術，區塊鏈技術的應用在數據確權方面能夠解決數據共享和數據隱私、合規方面的問題，多模態數據融合技術可以解決用戶數據、車輛狀態數據，包括市場環境數據，多元異構數據，可以提升數據的分析和使用的效果。

第二個是元宇宙場景下營銷創新，改變傳統標準化內容的方式，追求個性化、體驗式和沉浸式的營銷模式。比如上海安亭在2023年已經建立了元宇宙汽車產業基地，遠期規劃目標是有千億級。在汽車行業細分領域里面，主要在六個關鍵環節：研發、場景打造、技術轉化、數字營銷、人才輸出、標準制定，這六個方面建立“元宇宙+”的概念，元宇宙+汽車工業互聯網示范的場景。

最后做一下總結，數字經濟背景下具有一個特點，它和傳統經濟模式不一樣，流量本身就可以決定盈利能力，所以按照傳統產業分類方式要發生改變。中國具有一定的數字經濟模式，前面講的大模型、數據的應用要靠海量數據，中國人口多市場也大，所以在數據生產上有天然優勢。另外，中國數字經濟的概念里，和中國式現代化的特征也是匹配的。發展數字經濟關鍵在于提升平臺化水平，實際上就是APP數量，將來我們在平臺方面也要做更多工作。

最后是數據和大模型開發缺一不可，我在參與《汽車大數據技術發展報告》工作的初期也以為模型是主要技術，后來發現跟數據基礎有關的很多東西也有很多的路要走，參數、高質量的數據是將來能夠讓大數據應用或落地的重要方面。

我的分享就到這里，謝謝。